基于清晰度评价的自适应阈值图像分割法

阈值法是一种被广泛使用的图像分割方法.本文从图像中信息的变化情况出发,提出一种基于图像清晰度评价的新颖的自适应阈值分割方法.该方法采用清晰度评价函数作为阈值化后图像内灰度相似性变化的度量方法,通过反复迭代并结合皮尔逊相关性直至找到最佳的分割阈值.通过多组图像数据尤其低对比度图像,包括钢板表面轻微缺陷等图像进行了测试对比.结果表明:相比传统阈值分割方法及其改进算法,在低对比度图像的处理上,本文方法能够自适应地准确找到合理阈值,具有优异的图像分割性能.     

一种自动聚焦方法及其应用

分析了一般的图像清晰度评价函数,提出了一种改进的图像清晰度评价函数,阐述了自动聚焦方法的应用并分析了实验结果。     

基于脊波变换的自适应阈值图像去噪算法

利用脊波变换的方法，研究了图像去噪问题．设计了一种基于脊波变换的改进图像去噪算法，该算法采用软硬阈值折中函数，针对Normal Shrink阈值提出了改进．仿真实验表明，该算法与小波全局软硬阈值去噪、脊渡全局软硬阈值去噪等算法相比，图像的峰值信噪比值有明显提高，算法对以直线特征为主的图像较为有效．     

基于改进小波阈值函数的语音增强算法研究

针对传统的小波阈值去噪算法中的阈值函数不足,提出一种优于非负死区阈值函数的改进的阈值函数.改进阈值函数不仅具有良好的连续性、可导性,并且克服了非负死区阈值函数没有考虑小波变换模值的衰减符合指数规律这一特点.另外在阈值的选取中,考虑了带噪语音信号的不同特性,采用谱平坦度函数修正阈值.仿真实验表明,与传统的非负死区阈值函数去噪算法相比,改进的阈值函数能更有效地消除背景噪声,在提高输出信噪比的同时,更好地保持语音质量和清晰度.     

基于图像分析的显微视觉自动调焦方法研究

定义了一种基于边缘灰度的显微图像清晰度评价函数,该函数采用改进的线性微分拉普拉斯算子和阈值滤波的方法以减少图像聚焦的误差.将该函数用于显微镜的自动调焦中,具体方法包括:对显微图像的噪声进行中值和同态滤波以提高显微图像的质量;通过带门限的帧差技术以区分背景与前景,同时,为减少噪声和图像前景变化的影响,在评价函数中引入了阈值参数.实验结果表明,该方法准确、稳定和可靠,精度较高.     

改进Canny算子在工业影像清晰度评价中的应用研究

【目的】为了实现不同离焦和正焦图片边缘检测中高低阈值的自适应确定。【方法】提出一种基于改进Canny算子的自动对焦清晰度评价函数。该函数利用传统Canny边缘检测算子的运算迅速、抗噪性强和精度高的特点,将模糊熵应用于Canny算子高低阈值的自适应确定,并用图像边缘点的模糊熵和作为图像清晰度评价值。【结果】在工业影像测量自动对焦系统中,算法的有效性得到了验证。【结论】试验结果表明,清晰度评价函数在满足单峰性和无偏性的前提下,具有较高的实时性,以及对环境较强的适应性,能够满足工业测量系统中对自动对焦的需求。
     

改进Canny算子在工业影像清晰度评价中的应用研究

【目的】为了实现不同离焦和正焦图片边缘检测中高低阈值的自适应确定。【方法】提出一种基于改进Canny算子的自动对焦清晰度评价函数。该函数利用传统Canny边缘检测算子的运算迅速、抗噪性强和精度高的特点,将模糊熵应用于Canny算子高低阈值的自适应确定,并用图像边缘点的模糊熵和作为图像清晰度评价值。【结果】在工业影像测量自动对焦系统中,算法的有效性得到了验证。【结论】试验结果表明,清晰度评价函数在满足单峰性和无偏性的前提下,具有较高的实时性,以及对环境较强的适应性,能够满足工业测量系统中对自动对焦的需求。     

基于提升小波变换的图像清晰度评价算法

针对图像采集系统存在噪声的情况,提出了一种新的基于提升小波变换的清晰度评价函数.该算法利用第二层提升小波分解得到的高、低频子带的能量值构造一种新的清晰度评价函数.比较分析了新提出的评价函数和经典的方差函数、拉普拉斯函数及另外一种基于小波变换评价函数的清晰度评价性能.大量的仿真实验和实际测试结果表明:新提出的清晰度评价算子不仅在保持最高灵敏度的同时具有最好的抗噪性能,而且计算复杂度低,评价结果更为准确、稳定、可靠.     

信息熵与文档图像的清晰度分析

]本文就文档图像清晰度进行了研究,针对文档图像的特点,提出了文档图像的清晰度检测算法,利用图像的信息熵,给出了文档图像的清晰度计算函数,对算法模型进行了测试,实验和应用结果表明,本文提出的算法可以有效评价文档图像的清晰度并具有一定的稳定性.     

基于清晰度评价的水下退化图像盲复原

针对水下图像信噪比低、图像模糊的特点,开发了一种基于图像清晰度评价的水下图像盲复原算法.在分析水下图像特点的基础上,选取带参数的点扩展函数,结合Lucy-Richardson算法对图像进行复原并获得随参数变化的系列复原图像,进而以最高清晰度为评价指标,确定最优复原效果和参数,获得最高清晰度复原图像.实验证明,该算法获得了比较理想的复原效果.     

一种新的红外图像的去噪和增强算法

针对红外图像信噪比小的特点,提出一种基于Prewitt算子的改进方向中值滤波（IDMF,Improved Directional Median Filter）去噪算法,通过Prewitt算子计算目标背景过渡区域(TBA, TargetandBackground Area）的梯度方向,以此找到对应的轮廓方向,在轮廓方向上进行中值滤波,在滤除噪声的同时可以较好地保留图像细节.同时,针对红外图像的灰度分布集中且对比度小的特点,提出了一种局部对比度增强和全局对比度增强相结合的增强算法.首先采用Roberts交     

基于Prewitt算子的计算机数字图像边缘检测改进算法

为了使提取的图像边缘的结构定位精确，并产生连续的精细边缘，同时能滤除边缘信息中的噪声干扰，提出了一种以Prewitt算子为基础，应用区域分割和骨架提取的改进算法，实现了图像边缘信息的提取，能消除图像中的噪声，产生精细的边缘。实验证日月，该算法能有效地消除噪声，准确地检测图像中的目标边缘，且能较好地保持目标边缘的连通性。     

基于改进的小波阈值的电能质量信号去噪

针对硬阈值去噪效果不理想,软阈值去噪比较平滑使得信号产生失真的问题,提出了一种新的阈值去噪方法.采用对阈值门限进行改进并结合软阈值的去噪方法对电能质量信号进行处理,实现其去噪的功能.实验仿真表明,新的阈值去噪算法对电能质量信号进行去噪处理后的信噪比增益和均方误差相对于其他文献都有所改善.     

改进的小波阈值去噪法及其在语音信号去噪中的应用

语音信号是一种非平稳的时变信号,利用小波对非平稳信号处理具有明显的优势。小波阈值去噪算法因其算法简单,计算量小而广泛应用于信号去噪。但是硬阈值函数易造成信号振荡,软阈值函数引入固定偏移从而造成高频信息丢失。基于上述两种方法的不足,提出了一种改进的阈值函数并且对该函数引入的可变参数进行了自适应确定。仿真结果表明该方法在可以有效去除噪声的同时,减少了信号振荡,保留了信号高频成分即保留了信号尖峰点信息,改善了语音质量。     

基于改进阈值的提升小波变换在探地雷达信号去噪中的应用

针对探地雷达采集的为非平稳信号且存在尖峰或突变状的特点,为了除去信号中的噪声,引入了基于提升算法的小波变换去噪方法.考虑到传统软硬阈值函数去噪方法存在的不足提出了改进的新阈值函数.通过对探地雷达二维正演仿真模型的去噪效果分析,综合计算时间和去噪效果考量,基于改进阈值的提升小波变换在探地雷达信号去噪方面具有一定的应用价值.     

基于局部权重及阈值调整算法的BP网络预测模型研究

通过对基本BP算法的分析,提出了一种基于局部权重及阈值调整的改进BP算法.结合该改进算法,讨论了在Matlab中创建基于BP网络的交通运输需求预测模型并使用该模型进行预测的过程.同时,将基于局部权重及阈值调整的改进BP算法和加动量项的自适应学习率BP算法的模型的预测效果进行了比较,比较结果表明前者的预测效果优于后者.     

加速度信号小波降噪的改进算法

目的:人体运动产生的加速度信号在采集过程中经常会混入各种噪声和干扰,这给后续的研究带来了困难,因此对采集得到的加速度信号进行降噪处理是后期运动功能评价的前提和基础。方法:为了更好地分离有用信号和噪声干扰,根据小波阈值降噪的原理和小波高频系数方差的分布,针对小波分解层数的确定、阈值估计和阈值函数的选择3个方面提出了改进的算法。结论:实验结果证明,改进的算法能够很好地抑制噪声对加速度信号的干扰,提高了评估的准确度,达到了预计的效果。     

基于稳定阈值的吸引子传播算法

针对传统吸引子传播算法(AP)聚类性能受偏向参数影响较大的问题, 提出一种改进的吸引子传播算法, 即基于稳定阈值的吸引子传播聚类算法（STAP）. 该算法通过稳定阈值, 衡量获得真实类数时的收敛状态, 然后捕捉该状态下的偏向参数; 为加快算法的收敛速度, 采用S型函数作为收敛因子调节阻尼系数. 仿真模拟实验结果表明, 与传统吸引子传播聚类算法相比, 基于稳定阈值的吸引子传播聚类算法聚类精度更高, 收敛速度更快.     

小波变换模极大值法在图像边缘检测中的应用

边缘检测是计算机图像处理的一个重要环节,但是常用的方法存在一些缺点.本文介绍了小波变换模极大值法进行边缘检测的原理.检测结果表明,小波变换方法能有效的检测出边缘,优于Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子.